计算机应用研究

作者：肖海林,马仁煜,张中山,武紫豪,孔祥婷,

单位：1.湖北大学a.计算机学院;b.人工智能学院,武汉430062；2.北京理工大学信息与电子学院,北京100081；

关键词：蚁群算法,快速探索随机树算法,初始化,信息素挥发因子,B样条曲线,无人机动态航迹规划,

基金：广西重大专项资助项目(桂科AA24263034)；广西重点研发计划资助项目(桂科AB25069340,AB23026034)；湖北省重点研发项目(2025BAB002)；；

针对复杂城市场景下传统蚁群算法搜索效率不高、易陷入局部最优等问题，提出了一种无人机动态航迹规划算法。该算法定义了飞行转角和飞行高度代价函数，建立了无人机三维航迹规划目标函数，实现了对三维航迹的全局优化；其次，该算法对信息素浓度进行非均匀的初始化，并引入了快速探索随机树算法来改进个体状态转移规则，避免算法陷入局部最优；接着，通过设计一种非线性动态调整的信息素挥发因子来提高算法的搜索效率；最终，采用准均匀B样条曲线优化路径使其更符合无人机的飞行轨迹。为验证所提算法的有效性和优越性，分别进行了策略有效性检验、算法性能测试，并与其他智能算法在不同环境模型下开展了对比实验。实验结果表明，所提算法的平均收敛精度在所有参与对比的算法中最小，这表明该算法具有更强的寻优能力和更高的搜索效率，在复杂城市环境下能有效地避开静态和动态障碍物，得到符合要求的航迹。

来源：2025年第12期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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